摘要在火星大气中检测氯化氢(HCL)是Exomars痕量气轨道(TGO)任务的主要目标之一。使用大气化学套件中红外通道(ACS MIR)发现其发现的季节性独特,并可能与灰尘活动联系起来。本文是一项研究的第2部分,该研究通过比较用TGO与MARS气候声音(MCS)测量的TGO与灰尘和水冰不相处进行比较,研究了HCL和气溶胶之间的联系。在第1部分中,我们显示并比较了HCl,水蒸气,温度,粉尘不透明度和水冰不透明度的季节性演变,整个Mars年34 - 36年(太阳纵向180°–360°)34-36岁。在第2部分中,我们研究了每个数量和臭氧之间垂直分布的定量相关性。我们表明,HCl和水蒸气之间存在很强的正相关,这是由于HCl与水蒸气光解产品反应时HCl的快速光化学生产速率所致。我们还显示出水蒸气和温度之间的正相关性,但无法显示温度与HCl之间的任何相关性。灰尘和水冰的不透明与灰尘和水蒸气之间存在弱相关性,但灰尘和HCL之间的相关性仅相关。我们讨论了可能的来源和下沉,鉴于分布式间隔,HCl和水冰之间的相互作用最有可能。
气溶胶会影响从单个云到地球的量表的降水速率和空间模式。然而,关于在空间和时间尺度上多种效应的基本机制和重要性仍然存在很大的不确定性。在这里,我们回顾了这些效果背后的证据和科学共识,通过修改辐射通量和能量平衡来归类为辐射效应,以及通过修饰云滴和冰晶的修改,将其归类为辐射效应。存在广泛的共识和强有力的理论证据,表明气溶胶辐射效应(气溶胶 - 放射相互作用和气溶胶 - 云相互作用)充当降水变化的驱动因素,因为全球平均降水受到能量和表面蒸发的约束。同样,气溶胶辐射效应会导致大规模降水模式的据可查的偏移,例如间受反应收敛区。气溶胶对较小尺度下降水的影响的程度尚不清楚。尽管存在广泛的共识和有力的证据表明,气溶胶扰动微物理会增加云滴数量并减少液滴大小,从而减慢了降水液滴的形成,但总体气溶胶对跨尺度的降水的总体效应仍然高度不确定。全球云解析模型提供了调查目前在全球气候模型中尚未很好地代表的机制,并与较大的规模连接局部效果。这将增加我们对预测气候变化影响的信心。
摘要 DNA 损伤与 1 型干扰素 (T1IFN) 反应的刺激有关。本文,我们表明,DNA 修复蛋白多核苷酸激酶/磷酸酶 (PNKP) 在多种细胞系中的下调会导致 ST A T1 的强烈磷酸化、干扰素刺激基因的上调和细胞质 DNA 的持续积累,所有这些都是激活 T1IFN 反应的指标。此外,这不需要通过电离辐射诱导损伤。相反,我们的数据表明,活性氧 (ROS) 的产生与 PNKP 损失协同作用,增强 T1IFN 反应,并且 PNKP 的损失会严重损害线粒体 DNA (mtDNA) 的完整性。线粒体DNA的消耗或用ROS清除剂处理PNKP消耗的细胞可消除T1IFN反应,表明线粒体DNA是增强T1IFN反应所需的胞浆DNA的重要来源。STING信号通路是导致PNKP消耗细胞中促炎基因特征增加的原因。虽然反应依赖于ZBP1,但cGAS仅对某些细胞系的反应有贡献。我们的数据对癌症治疗具有重要意义,因为PNKP抑制剂有可能刺激免疫反应,也有可能刺激与PNKP突变相关的神经系统疾病。
颗粒,从而照射宿主有机体[2]。天然放射性核素在灰尘中的主张取决于其在原始土壤中的数量。此外,灰尘的起源主要与大气灰尘,农业活动,该地区的植物类型,土壤特征和环境污染有关。从辐射保护的角度来看,相关的放射学风险很重要,最近报告了一些研究[3-6]。自然存在的放射性材料(规范),例如40 K和238 U,232 TH及其腐烂产物,它们存在于土壤[7,8],岩石[5,9],水[10-12]和建筑材料[13-17]等环境材料中,可能对人类健康有害。基于土壤的地质形成,土壤中放射性的分布取决于其得出的岩石类型以及其地质位置的性质[18]。土壤不仅充当人类连续辐射暴露的来源,而且还充当以灰尘形式将放射性物质运输到呼吸系统中的一种手段[19]。许多因素影响不同地理环境组件(例如土壤,沉积物,水,尘埃)中规范的分布,包括风化过程,局部地质和气候条件[20]。如果不考虑气态ra吸入,则沉积物或土壤中规范的存在通常与外部辐射暴露有关。自从水中暴露于标准涉及多种途径,由于低水平
摘要。大气环境监测卫星 (AEMS),也称为大旗一号或 DQ-1,于 2022 年 4 月发射;其主要有效载荷之一是高光谱分辨率激光雷达 (HSRL) 系统。这个新系统能够精确测量全球气溶胶的光学特性,在云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 卫星退役后,可用于地球科学界。开发合适的检索算法并验证检索结果是必要的。本研究展示了一种使用 DQ-1 HSRL 系统的气溶胶光学特性检索算法。该方法检索了气溶胶的线性去极化率、后向散射系数、消光系数和光学深度。为了验证目的,我们将检索到的结果与通过 CALIPSO 获得的结果进行了比较。结果表明,两组数据的曲线高度一致,DQ-1 的信噪比 (SNR) 有所提高。美国国家航空航天局 (NASA) 微脉冲激光雷达网络 (MPLNET) 站的光学特性曲线被选中与 DQ-1 测量值进行验证,相对误差为 25%。2022 年 6 月至 2022 年 12 月期间,使用 DQ-1 卫星和 AErosol RObotic NETwork (AERONET) 进行的气溶胶光学深度测量进行了关联,得出的 R 2 值等于 0.803。我们使用 DQ-1 数据集初步研究了撒哈拉沙尘和南大西洋的输送过程
在许多技术和生物医学应用中,都非常希望能够创建具有在线可定制和局部可控磁性能的磁响应软材料 (MSM)。本文首次使用计算机控制的双材料气溶胶喷射打印 (DMAJP) 技术展示了这一能力。这种方法可以在打印过程中控制磁性纳米粒子 (MNPs) 墨水和光固化聚合物气溶胶之间的成分变化。两种气溶胶的混合比决定了纳米复合材料中的 MNPs 负载,可用于局部控制打印结构的磁性。打印过程采用逐层结构化,结合牺牲层方法,用于构建完全独立的 MSM 结构,该结构将磁活性和非磁活性元素结合在单一工艺多材料打印方法中,无需进一步组装要求。利用该方法,可以直接制造具有复杂形状和可编程功能的小规模多材料软物体,其运动可以通过施加外部磁场来控制。
与全球平均水平相比,北极扩增(AA)北极扩增物(AA)已广泛归因于温室气体浓度的增加(GHG)。 然而,对其他强迫的影响(值得注意的是人为气溶胶(AER))以及它们如何与温室气体的影响相比,知之甚少。 在这里,我们分析了气候模型模拟的集合,该集旨在隔离AER和GHG对全球气候的影响。 令人惊讶的是,我们发现AER生产的AA比1955年至1984年的GHG更强,当时全球AER最强的AE时。 这种更强的AER诱导的AA是由于北极海冰的敏感性较高,以及海洋到大气热交换的相关变化,与AER强迫相关的变化。 我们的发现突出了对温室气体和AER强迫的不对称气候反应,并表明减少气溶胶排放的清洁空气政策可能加剧了过去几十年来北极变暖。北极扩增物(AA)已广泛归因于温室气体浓度的增加(GHG)。然而,对其他强迫的影响(值得注意的是人为气溶胶(AER))以及它们如何与温室气体的影响相比,知之甚少。在这里,我们分析了气候模型模拟的集合,该集旨在隔离AER和GHG对全球气候的影响。令人惊讶的是,我们发现AER生产的AA比1955年至1984年的GHG更强,当时全球AER最强的AE时。这种更强的AER诱导的AA是由于北极海冰的敏感性较高,以及海洋到大气热交换的相关变化,与AER强迫相关的变化。我们的发现突出了对温室气体和AER强迫的不对称气候反应,并表明减少气溶胶排放的清洁空气政策可能加剧了过去几十年来北极变暖。
•CAMAERA是一家Horizon Europe的家庭项目之一,致力于改进CAMS产品:种子,Cerise,Corso,Corso,客串,主题ID,Catrine ....
我们披露了一个MEMS传感器,该传感器可以通过在交联的石墨烯上使用功能化表面来吸附病毒,从而检测气溶胶SARS-COV-2病毒,并通过改变振动频率来测量病毒质量。
摘要。我们先前研究中产生的长期无缘高分辨率空气污染物(LGHAP)浓度数据集提供了空间连续的每日气溶胶光学深度(AOD)和细节颗粒物(PM 2。5)自2000年以来,中国1公里的网格分辨率的浓度。这一进步赋予了对区域气溶胶变化的前所未有的评估及其对过去20年中环境,健康和气候的影响。但是,有必要增强这种高质量的AOD和PM 2。5浓度数据集具有新的可靠功能和扩展的空间覆盖范围。在这项研究中,我们介绍了全球尺度LGHAP数据集(LGHAP V2)的版本2,该版本是通过使用多功能数据科学,模式识别和机器学习方法的无缝集成的改进的Big Earth Data Analytics生成的。特定的,从相关卫星,地面监测站获得的多模式AOD和空气质量测量值通过利用基于随机的数据驱动模型的能力来协调。随后,开发了改进的基于张量流的AOD重建算法,以编织统一的多源AOD产品共同填充数据差距,以填补大气孔校正(MAIAIA)AOD AOD AOD从Terra的多角度实现。消融实验的结果表明,在收敛速度和数据准确性方面,基于张量的间隙填充方法的改进性能更好。for pm 2。5浓度测量。 验证结果表明无间隙PM 2。 55浓度测量。验证结果表明无间隙PM 2。5Ground-based validation results indicated good data accuracy of this global gap-free AOD dataset, with a correlation coefficient ( R ) of 0.85 and a root mean square error (RMSE) of 0.14 compared to the worldwide AOD observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET), outperforming the purely re- constructed AODs ( R = 0.83, RMSE = 0.15), but they were比原始的Maiac AOD检索稍差(r = 0.88,RMSE = 0.11)。5浓度映射,一种新颖的深度学习方法,称为场景意识到的集合学习图表网络(SCAGAT)。在考虑到跨区域的数据驱动模型的场景代表性时,SCAGAT算法在空间外推时进行了更好的表现,在很大程度上降低了对有限和/甚至不存在原位PM 2的区域的建模偏差。5浓度估计值具有更高的预测精度,与PM 2相比,R为0.95,RMSE为5.7 µg m-3。